从 "Oracle Cloud World" 到 "Oracle AI World" ，甲骨文在拉斯维加斯召开的年度大会名称变更足以见得其对 AI 所能带来的改变寄予厚望。

今年，甲骨文市值重回全球科技公司前十，也正是因为以 AI 重塑业务体系，9 月 10 日，甲骨文因公布财报股价单日暴涨 36%，盘中一度触及历史高位，市值逼近万亿美元大关。这一暴涨使公司创始人拉里 · 埃里森在盘中短暂超越埃隆 · 马斯克，登顶全球首富。这份财报中公布的关键信息是——剩余履约义务暴增至 4550 亿美元，远超市场预期的 1780 亿美元。

这一次，甲骨文再次尝试穿越技术周期，押注 AI 算力革命重归舞台中央。

从数据库到 AI

提到数据库，甲骨文（Oracle）是绕不过去的名字，它曾是数据库的代名词。上世纪 80 年代，拉里 · 埃里森带领的这家公司凭借 Oracle   Database 改写了企业数据管理的格局。90 年代，甲骨文与 IBM、微软形成 " 三足鼎立 "，金融、电信、政府、保险等核心行业都离不开它的数据库。

但进入云计算时代，亚马逊 AWS 率先跑出，微软 Azure 和 GoogleCloud 紧随其后，而 Oracle 的云转型却被批评为 " 迟缓且保守 "。多年里，它更多被视为传统企业软件巨头，而非前沿的云玩家。

直到新一轮生成式 AI 的爆发，AI 不再是附加功能，而是平台级能力。AI 在重构了各行业业务的同时，也决定了下一代 IT 架构的走向。甲骨文找到了新的突破口。它的战略不再局限于数据库或企业应用，而是把 AI 定位为未来增长的核心引擎。这一转身背后，是巨额投资、频繁合作，以及一场关乎存量与增量的博弈。

吴承杨告诉笔者，AI 在企业应用不再是 " 外挂 " 一个软件或者功能，而是需要融入到企业的所有业务与流程之中，" 拿人体作比喻，AI 不是某一个器官，而是要融入血液中，成为血液组成部分。"

  甲骨文的判断很明确—— AI 必须嵌入到公司所有的产品线，无论是数据库、云平台，还是企业级应用，未来都要以 AI 为驱动。

2023 年 ChatGPT 引发 AI 热潮后，全球 AI 算力需求呈指数级增长，英伟达 GPU 一度供不应求。而甲骨文早在 2021 年就开始囤积 GPU，2025 年 Zettascale10 集群的投产，正好赶上算力缺口最大的窗口期。

从另一个角度来看，甲骨文的转型成功更是整个 AI 算力市场需求结构性增长的缩影。Canalys 数据显示，2025 年第二季度全球云基础设施支出达 953 亿美元，同比增长 22%，连续四个季度增速超 20%。

然而，AWS、微软 Azure 和谷歌云分别存在 1950 亿、3680 亿和 1060 亿美元订单积压，交付周期需数个季度，供需严重失衡。这种供需失衡为甲骨文等具备快速交付能力的厂商创造了机会。

OCI" 拯救 " 了甲骨文

面对 AI 时代，甲骨文并没有再次犯云时代的错误，在适时切入 AI 赛道，并积极跟进的同时，还 " 另辟蹊径 "，选择了一条至少目前来看是正确的道路。

面对 AI，甲骨文提出了甲骨文云基础设施 ( Oracle Cloud Infrastructure，OCI ) 的概念，并且由创始人拉里 · 埃里森亲自挂帅，担任公司首席技术官，主导了甲骨文云基础设施 OCI 从零开始的研发。

OCI 的设计理念从一开始就瞄准了企业核心业务需求、高性能计算以及大规模 AI 计算负载，其独特的网络架构和裸金属服务器能力，能够为 AI 大模型的训练和推理提供更强的性能、更低的延迟和成本效益，目前 OCI 已经成为 Meta、OpenAI 等大客户训练和部署 AI 模型必不可少的基础设施。

与追求 " 自研大模型 " 的科技公司不同，甲骨文采取的是 " 多模型 + 多云 " 路线。甲骨文在其 Fusion 应用中嵌入了 AI 能力，形成了 " 内生智能 "，并且通过 AI 数据库，让模型能够直接理解和处理企业内部的结构化和非结构化的数据。

与此同时，与其他云服务商提供 " 一切皆服务 " 的广泛产品组合不同的是，甲骨文选择了一条差异化竞争之路——专注于高性能计算和企业级工作负载，特别是在新兴的 AI 算力需求方面。

多云策略一方面拓展了甲骨文的流量入口与生态半径，另一方面在客户现有云架构与甲骨文数据库之间打通通道，降低了切换成本。而在 8 月，甲骨文还宣布与谷歌达成深度合作，客户可以在谷歌的数据中心里，直接部署和运行在 OCI 上的甲骨文数据库服务。" 未来几年，多云数据库收入每个季度都将大幅增长。" 埃里森曾表示。

多模型策略方面，甲骨文通过开放的态度，允许客户在其云上调用 OpenAI、GoogleGemini、MetaLlama 等主流模型。

这种组合策略凸显出了甲骨文在 AI 时代务实的态度——不和顶级模型公司 " 硬碰硬 "，而是专注于企业落地和数据融合，用灵活性抵御技术不确定性。

2022 年甲骨文拿下 TikTok 美国数据托管业务，成为 OCI 的 " 分水岭 "。TikTok 带来的年收入迅速突破 10 亿美元，超过当时 OCI 其他所有客户的总和。更重要的是，为 TikTok 运行数千台英伟达 GPU 的经验，让甲骨文掌握了 AI 算力调度的核心能力。

而在 AI 关键因素的算力方面，甲骨文凭借与英伟达的深度合作关系，获得了相对稳定的 GPU 芯片供应，并且，在近期举办的 GTC 上，英伟达还宣布与甲骨文合作，为美国能源部建造该部门最大的 AI 超级计算机 Solstice 系统（该系统将创纪录地配备 10 万块英伟达 Blackwell GPU）。另一套名为 Equinox 的系统将包含 1 万个 Blackwell GPU，预计于 2026 年上半年投入使用。

也正是与英伟达的深度合作，以及凭借在 AI 算力调度方面的经验积累，今年，甲骨文与 OpenAI 签署史上最大云服务协议，为 " 星际之门 " 项目提供 4.5 吉瓦算力，足以支撑下一代大模型训练。同期还拿下 xAI、优步等核心客户，OCI 增长率飙升至超 70%。

融入 " 基因 " 里的 AI 化

正如吴承杨所说—— AI 不是某一个器官，而是要融入企业血液中。如果说算力是甲骨文的 " 新引擎 "，那么数据库的 AI 化改造就是其 " 老本行 " 的升级。

今年，甲骨文推出了 Oracle AI Database   26ai 数据库，进一步推进 "AI for Data" 的愿景。甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰将 26ai 数据库称为 "AI 原生数据库的开创者 "，他认为 "26ai 将彻底颠覆了传统数据库的形态。"

26ai 数据库将 AI 直接嵌入数据库核心，使企业能够将 AI 带到他们的数据中，简化应用开发和关键任务工作负载的 AI 赋能。与传统的 "Data for AI"（将数据抽取出来做 AI 项目）不同，甲骨文强调的是将 AI 能力内置于数据平台和数据库本身，让数据在流动中自然携带 AI 功能。

这一理念解决了企业 AI 应用中的根本问题——据 MIT 数据显示，95% 的生成式人工智能投资几乎没有为企业带来收益，根本原因在于数据孤岛、数据质量差、流程问题等都与数据相关。26ai 数据库的内置 AI 功能让企业能够直接在数据层面实现 AI 能力，而不需要将数据抽取到外部的 AI 系统中。

据嵇小峰介绍，26ai 具备多模数据融合能力，支持结构化、非结构化、向量、图、空间等多种数据类型，解决了企业 AI 项目最大的痛点——数据孤岛。通过 Apache Iceberg 开放协议，它能直接访问非 Oracle 数据源，这与甲骨文过去的封闭策略形成鲜明对比。" 客户不需要迁移数据，就能用 AI 分析全量信息。"

此外，甲骨文还推出了 Oracle Autonomous AI Lakehouse，全面拥抱 Apache Iceberg，使客户能够在所有数据上安全地运行 AI 和分析，该服务可在 OCI、AWS、Azure、Google Cloud 和 Exadata Cloud@Customer 上使用。

新的战略带来的改变也已经体现在了甲骨文的财报之中，在 2026 财年一季度财报中，甲骨文总营收同比增长 12% 至 149 亿美元。云收入增长 28%（涵盖 IaaS+SaaS）至 72 亿美元，其中 IaaS（云基础设施）增长 55% 至 33 亿美元，SaaS（云应用）增长 11% 至 38 亿美元。

除此之外，在基础设施层面的投资也成为甲骨文 AI 化的重要一部分。据彭博估算，甲骨文未来几年将投入数千亿美元用于基础设施建设。仅在德克萨斯州西部的一个数据中心，公司每年就将投入超 10 亿美元用于燃气发电。此前有外媒报道，Oracle 今年的现金流自 1992 年以来首次出现负值，分析师预计这一指标在未来几年将大幅下降，并于 2029 年才有望恢复正值。

2025 年的甲骨文，不仅市值重回全球科技公司前十，而且云业务占比突破 40%，距离埃里森 "2029 年云业务占半壁江山 " 的目标越来越近。跨越三个技术时代，甲骨文正重获新生。（文｜Leo 张 ToB 杂谈，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）